ニューラルワークスではじめる問題解決への機械学習の活用

ExcelアドインやGUIで使えるニューラルネットワーク分析モデル開発ツールのニューラ…

ニューラルワークスではじめる問題解決への機械学習の活用

ExcelアドインやGUIで使えるニューラルネットワーク分析モデル開発ツールのニューラルワークス技術情報や、周辺の話題についてのノートです。課題解決への機械学習の活用にはデータサイエンスとエンジニアリング両面の視点が不可欠ですが、少しでも本記事がお役に立てると嬉しいです。
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Excel上でディープラーニングを手軽に試せるPredict試用版を使ってみよう

ニューラルワークスPredict試用版は、Excel上でニューラルネットワーク・モデルの簡単な評価が可能です（デモデータと解説付き）。商用解析ソフトで一般的に制限の掛かる使用期限はありませんので、試したいときにいつでもどなたでも利用できる点も嬉しいところです。 さらに、Excelの分析機能と併用して使っていただくと、ニューラルネットワーク・モデルの予測性能面での優位性が実感できると思います。 ダウンロードは日本国内代理店のSETソフトウェア（株）のWEBサイトから可能です

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    • 予測モデルの設計は、行動から逆算して決定しよう

      あるお客様より、以下のようなご質問をお受けしました。 読者の皆様であれば、どのような回答が考えられますか？ 手持ちのデータを使って予測モデルを作ったのだけれど、実際問題としてその後どうしたらよいかと悩み、データ分析がストップしてしまった経験をお持ちの方は、多いのではないでしょうか？ そこでは視点を変えて、本来の目的である、問題の解消と解くべき課題は何か、それに対してどのような行動を取ろうとしているかをまず先に考えてみてください。 例えば、 需要動向に基づく

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      • いくら売れるか？を予測する－　ニューラルネットワークを使った需要予測事例　－

        □■□ ■□■　「最適」な在庫？ □■□ 　「４割も売れ残ってしまったんですよ。うちの商品は生ものだから全部処分しなければいけないでしょ？おかげで、トータルで大赤字になっちゃいましたよ。」 　ある流通企業で購買担当をされている方のお話です。 　生もののような腐ってしまう商品を扱っている企業では、需要予測は死活問題ともいえる重要な問題になります。なにしろ予測通りに売れないと、商品が腐ってダメになってしまう。その費用は全部企業の損害となってしまうのですから、下手すれば大赤字で

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        • ひょうたん島～ニューラルネットワークによる非線形な応答局面の簡単な例

          １．はじめに　私たちの周りには、何らかの関係がありそうだがその関係が一言では言い表せない事柄が多く存在しています。例えば、 ・中古住宅の評価額 （住宅の築年数、広さ、日当たり、駅からの距離、周辺の環境、区画整理の進み具合） ・ローン返済の可能性 （年齢、年収、家族構成、健康状態、職種、過去のカード使用履歴） ・スポーツジムの解約率 （性別、年齢、年収、過去一年間の利用頻度、平日中心か休日中心か、体力測定結果、体脂肪率） などです。直感的に関係がありそうだな、という項

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          Predictによるクレジットカード与信分析

          １．はじめに　ニューラルネットワークが、リスクマネージメントにも役立つ事例をご紹介します。 例えばクレジットカードの場合、入会申込をされたお客様に対し、審査のうえ利用限度額を設定することを与信といいます。しかし与信後、お客様の信用状況が悪くなった場合は、いったいどうなるでしょう？債務不履行、つまり支払えなくなるリスクが発生してきます。このリスクを未然に防ぐことは、クレジットカード会社にとって必要不可欠なことなのです。 　そこで今回は、顧客属性として「性別」「婚姻」「年

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          Predictを用いてダイレクトメールのレスポンスを予測する

          はじめに ニューラルネットワークは人間の脳の活動を模倣した情報処理手法です。線形、非線形を問わず幅広い応用範囲があり、また煩雑な前処理も必要なく分析作業が容易に行えることなどから、今後のデータマイニングの主役になるものと期待されています。 ここでは、ソフトウェアとして「ニューラルワークス Predict」を用い、「ダイレクトメールのレスポンスの予測」の事例を通して、「ニューラルネットワークによるデータマイニング」の方法についてご紹介します。 ■　ニューラルワークス Pr

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          Predictの自己組織化マップ機能で多次元データを俯瞰してみよう

          1. ニューラルワークス Predictとは　ニューラルワークスPredictは、Microsoft Excel（以下、PredictおよびExcelと省略）上で、階層型ニューラルネットワークに基づく予測・分類モデルの構築、コホーネンの自己組織化マップ(Self-Organizing Map: SOM)[1]に基づくクラスタリング機能を持つツールです。前者は、予測および分類モデル構築用として、また後者は、多次元データの可視化・クラスタリング分析を行なうために用意されていま

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          成功への道標～ニューラルワークスPredict入門

          はじめに　読者がお持ちのデータ解析問題の究極の解決策である強力なPredictの世界へようこそ。Predictは、データを分析し、行動につなげることのできる知識を生成する、強靭なニューラルネットワークを構築するための先進のモデリングとデータマイニングのためのプラットホームです。 　読者がビジネスユーザー、科学者、エンジニアまたは解決方法を模索している分析者のどなたに対しても、この短編“成功への近道”により、Predictの威力を最大限活用する方法をご理解されると思います。

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          ニューラルネットワーク・モデリングの弱点とその回避～スパースモデリング

          人工ニューラルネットワーク(ANN)はある意味万能な機械学習システムですが、その表現力の豊かさを持つ反面、機械学習一般で問題となる「過学習」の弱点があります。 「過学習」は、学習に用いたデータ固有の特徴を学習したために、一般的なテストデータに対して性能が大幅に下落する問題です。条件によっては、単純な線形回帰モデルの方が相対的に優れた性能を示すこともあります。 従って、機械学習の最大のテーマは「過学習をいかに回避して、汎化性能の高いモデルを獲得するか」という問題に尽きます。

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          分析モデル作成ソフトウェアの選択～オープンソースか商用ソフトウェアか？

          昨今のAIブームで、多くの企業で社内データの活用の取り組みが進められていますが、どのソフトウェアを選択したらよいかは悩むところですね。 とくに、組織として取り組む際には 　・活用事例が豊富にあること(実績に基づく信頼性) 　・操作性が良いこと（GUI） 　・ソフトウェアの更新の際に、過去のデータやモデルが問題なく使用できること（上位互換） 　・ライセンス費用（低コスト） 　・十分なサポートが受けられること（低コスト） が選択の観点として挙げられるのではないでしょうか？ 直

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          ニューラルワークスを活用した業務意思決定支援システムの開発例

          ニューラルワークス製品は、1987年に設立されたNeuralWare社が開発を行う製品群で、欧米諸国を中心にグローバルな多くのユーザーに活用され現在に至っています。 日本国内では、総代理店のSETソフトウェア（株）が国内企業向けのデータ活用ソリューションとして製品の日本語化、導入支援を行っています。 国内の事例でも、業務における意思決定プロセスを改善するニューラルワークスを活用したシステム提供で、多くの成果と実績があります。 ◇中小ビルの電力需要予測システム開発（建設業

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          データに基づく意思決定に不可欠な、分析モデルの開発活用から具体的事例を盛り込んだセミナー

          製造業におけるデータに基づく意思決定に不可欠な、業務視点での分析モデル作成や評価時の考え方、実際のユーザー事例を盛り込んだセミナーを企業単位、クローズな形で実施しています。 企業のDXの取り組みでは、従来のデジタルツールの導入によるコスト削減、部門レベルの最適化から抜け出し、全社一体となった業務プロセスの変革による顧客体験の向上が求められます。 顧客体験の向上とは、製品やサービスの使い勝手に限定されるものではありません。例えば、B2Bであれば顧客が必要とする的確な提案、見

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          ビッグデータの賞味期限？

          2000年台後半からのIT業界での話題中心の一つとして、ビッグデータがあります。しかしながら、流れてくる情報は高速検索を実現するデータウェアハウスやオンメモリDBなどテクノロジー中心、対象ユーザーも大企業の情報システム担当者向けの内容であり、まだまだ一般のユーザーは蚊帳の外という感覚があるのではないでしょうか。 ソーシャルネットのテキストデータ分析やWEBアクセスログ解析、あるいは実店舗での購買データ、とくに会員カード情報とリンクしたID-POSデータなど、マーケティングへ

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          販売数量のスケールが異なる商品群を1つのモデルで表現するには？

          小売店の商品の販売予測などでは、商品毎（あるいはSKU単位）の販売予測モデルを構築することが求められますが、近年では定番商品ではない商品のライフサイクルも短くなり、個別にモデル化できる十分な学習データを利用できないケースが多々あります。 そのような場合、商品属性（および販売トレンドとしての過去実績値）を説明変数として複数の商品をまとめたモデルを構築します。 その際に気をつけていただく必要があるのは、販売数量の多い商品と販売数量の少ない商品が混在する場合の評価です（例えば単

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          ニューラルワークス製品シリーズのご紹介

          ニューラルワークスとは？ニューラルワークス製品は、1987年に設立された米国ニューラルウェア社製で、全世界で幅広い用途で活用されている、ユーザーフレンドリーなインターフェース（ノーコード・汎用ディープラーニング解析ソフトウェア）で多層ニューラルネットワーク（ディープラーニング）モデルを開発できることを特徴とするソフトウェア・ブランドです。 業務課題解決のためのデータ分析・活用からAIを活用したソリューション開発まで、国内外での幅広い領域で実績が豊富です。 ニューラルワー

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          分析モデルの設計から課題解決へのプロセス

          はじめに データ分析には目的設定が大事と良く言われますが、経験がない中で目的と言われてもどこから手を付けて良いか分からず、書籍や企業の活用事例セミナーへの参加からはじめられた方も多いでしょう[1][2]。 しかしながら、日常の業務の隙間時間での情報収集にも当然限界があり、また独学でデータ分析技術のテキストを読み進めるも、ゴールが明確でない中での漠然とした努力は、中々長くは続かないものです。 技術習得に於いて最も大事なことは、問題解消が目的であって、手段であるデータ分析

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